检索结果-内蒙古大学图书馆

应用数学进展 2021年第4期10卷 953-962页

作者：胡建华尹慧琳上海理工大学理学院上海

针对传统FcM算法依赖于初始聚类中心、对噪声敏感、容易陷入局部最优、分类时会倾向于多数类等缺点,本文首先提出一种基于PSO-TVAc的中心自适应权的FcM聚类算法(cWAFcM)。新算法将中心权重向量φ和自适应指数q引入目标函数,用以区分每... 详细信息

针对传统FcM算法依赖于初始聚类中心、对噪声敏感、容易陷入局部最优、分类时会倾向于多数类等缺点,本文首先提出一种基于PSO-TVAc的中心自适应权的FcM聚类算法(cWAFcM)。新算法将中心权重向量φ和自适应指数q引入目标函数,用以区分每个聚类中心的不同重要性;指数q和模糊因子m由粒子群算法(PSO-TVAc)优化;新提出一种聚类评价标准AcVI作为PSO-TVAc算法的适应度函数以提高聚类准确率。其次,将cWAFcM与过采样技术(SMOTE)相结合以适应于对不平衡数据聚类。通过对六个数据集(四个平衡数据集,两个不平衡数据集)进行仿真实验,结果表明cWFcM算法能够有效地优化聚类效果,且能提高不平衡数据集的聚类准确率。

关键词：模糊c均值算法自适应权重过采样技术粒子群算法

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基于合成孔径雷达图像的机场主跑道检测方法

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计算机工程 2011年第12期37卷 201-203页

作者：胡霍真田金文华中科技大学多谱信息处理技术国家级重点实验室武汉430074 中国地质大学计算机学院武汉430074

针对现有机场主跑道检测方法提取目标不明确的问题,提出一种从合成孔径雷达(SAR)图像中自动检测机场主跑道的方法。使用模糊c均值算法分割原始SAR图像,采用形态学方法进行去噪处理,通过去除较小连通区域的方法以消除虚警目标,运用Hough... 详细信息

针对现有机场主跑道检测方法提取目标不明确的问题,提出一种从合成孔径雷达(SAR)图像中自动检测机场主跑道的方法。使用模糊c均值算法分割原始SAR图像,采用形态学方法进行去噪处理,通过去除较小连通区域的方法以消除虚警目标,运用Hough变换检测主跑道,并基于直线平行线的特性对主跑道进行后处理,得到的检测结果具有较高的正确率和较低的虚警率。

关键词：合成孔径雷达图像机场检测模糊c均值算法形态学滤波 Hough变换

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基于在线客户评论的客户细分研究

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管理学报 2015年第7期12卷 1059-1063页

作者：蔡淑琴蒋士淼 G D OLLE OLLE 秦志勇华中科技大学管理学院

针对基于在线客户评论数据进行客户细分分析的问题,设计了二阶段客户细分分析框架。在客户偏好建模阶段,设计了同义属性识别方法和属性偏好换算方法,基于产品属性树结构,构建粒度统一的客户偏好向量;在客户聚类阶段,设计了包含最优聚类... 详细信息

针对基于在线客户评论数据进行客户细分分析的问题,设计了二阶段客户细分分析框架。在客户偏好建模阶段,设计了同义属性识别方法和属性偏好换算方法,基于产品属性树结构,构建粒度统一的客户偏好向量;在客户聚类阶段,设计了包含最优聚类数识别的聚类流程,基于模糊c均值聚类方法,对客户进行聚类。

关键词：在线客户评论客户细分客户偏好建模模糊c均值算法

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基于模糊划分测度的聚类有效性指标

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计算机工程 2007年第11期33卷 15-17页

作者：孟令奎胡春春武汉大学遥感信息工程学院武汉430072

聚类有效性指标用于评价聚类结果的有效性。根据聚类的基本特性,提出了一个新的用于发现最优模糊划分的聚类有效性指标,该有效性指标采用模糊划分测度和信息熵两个重要因子来评价模糊聚类的有效性。其中,模糊划分测度用于评价聚类的类... 详细信息

聚类有效性指标用于评价聚类结果的有效性。根据聚类的基本特性,提出了一个新的用于发现最优模糊划分的聚类有效性指标,该有效性指标采用模糊划分测度和信息熵两个重要因子来评价模糊聚类的有效性。其中,模糊划分测度用于评价聚类的类内紧致性与类间分离性,而信息熵则反映了模糊聚类划分结果的不确定性程度。实验结果表明,该聚类有效性指标能对模糊聚类结果的有效性进行正确的评价,特别是对于空间数据的聚类有效性评价,同其他有效性指标相比,它不仅能得到最优的模糊划分,而且对权重系数也是不敏感的。

关键词：模糊聚类有效性指标模糊c均值算法

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带有测量噪声的Ⅱ型T-S模糊建模

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系统工程与电子技术 2008年第10期30卷 1957-1961页

作者：王梦灵李柠李少远上海交通大学自动化研究所上海200240

实际工业生产过程中,系统的数据带有测量噪声。Ⅱ型模糊集的二阶隶属度用来表征一阶隶属度的模糊度,这种模糊度的增加意味着处理不确定信息能力增加。因此,提出了一种基于Ⅱ型模糊集的T-S模糊建模方法来减少由噪声带来不确定信息的影响... 详细信息

实际工业生产过程中,系统的数据带有测量噪声。Ⅱ型模糊集的二阶隶属度用来表征一阶隶属度的模糊度,这种模糊度的增加意味着处理不确定信息能力增加。因此,提出了一种基于Ⅱ型模糊集的T-S模糊建模方法来减少由噪声带来不确定信息的影响。首先采用改进的最小邻域算法对带有测量噪声的数据进行聚类,继而确定Ⅱ型模糊集的一阶隶属度,接着根据数据的聚类信息采用高斯混和模型得到二阶隶属度值,然后用正交最小二乘算法确定模糊模型的后件参数,最后通过仿真实验来验证该方法的有效性。

关键词： Ⅱ型模糊逻辑系统最小邻域算法模糊c均值算法高斯混合模型 EM算法

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新的模糊聚类有效性指标

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计算机应用 2014年第8期34卷 2166-2169页

作者：郑宏亮徐本强赵晓慧邹丽辽宁师范大学计算机与信息技术学院辽宁大连116081

在经典的模糊c均值(FcM)算法中,聚类数需要预先给出,否则算法无法工作,这在一定程度上限制了FcM算法的应用范围。针对FcM算法中聚类数需要预先设定问题,提出了一种新的模糊聚类有效性指标。首先,通过运行FcM算法得到隶属度矩阵;然后,通... 详细信息

在经典的模糊c均值(FcM)算法中,聚类数需要预先给出,否则算法无法工作,这在一定程度上限制了FcM算法的应用范围。针对FcM算法中聚类数需要预先设定问题,提出了一种新的模糊聚类有效性指标。首先,通过运行FcM算法得到隶属度矩阵;然后,通过隶属度矩阵计算类内紧密性和类间重叠性;最后,利用类内的紧密性和类间的重叠性定义了一个新的聚类有效性指标。该指标克服了FcM算法中类数需要预先设定的缺点,利用该指标可以发现最符合数据自然分布的类的数目。通过对人工数据集和实际数据集的测试表明,对于模糊因子取1.8,2.0和2.2三个不同的常用值,均能发现最优聚类数。

关键词：模糊聚类模糊c均值算法有效性指标模糊因子最佳聚类数

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定制产品功能—结构映射原理、方法及关键技术研究

定制产品功能—结构映射原理、方法及关键技术研究

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作者：谢清浙江大学

学位级别：博士

针对产品设计过程中设计信息抽象性、模糊性和层次性等特点，提出了基于知识的定制产品功构映射方法与理论，并对定制产品功构模型构建、基于FcM的定制产品功构单元粒度划分、基于赋权自动机的定制产品功构映射过程以及基于BPNN&cB... 详细信息

针对产品设计过程中设计信息抽象性、模糊性和层次性等特点，提出了基于知识的定制产品功构映射方法与理论，并对定制产品功构模型构建、基于FcM的定制产品功构单元粒度划分、基于赋权自动机的定制产品功构映射过程以及基于BPNN&cBR的定制产品功构映射快速实现进行了深入研究，并结合实际应用项目将上述理论应用到具体产品设计过程中，取得了良好的效果，也证明了作者提出方法的先进性与正确性。论文的主要结构如下：第一章讨论了产品概念设计的特点及研究现状，研究了基于知识的定制产品设计理论，分析了现有面定制产品功构映射实现方法不足，论述了定制产品功能结构域映射的主要思想。第二章分析了定制产品的特点，研究了影响定制产品功构映射复杂度的主要因素，探讨了基于知识的定制产品需求表达方法，在此基础上提出了基于事物特性表的需求信息元模型；给出了基于事物特性表原理的需求信息元形式化表达方法及实现技术，从而构建了基于知识的定制产品功构模型(PFSM)；在公理化设计理论的基础上探讨了定制产品功构模型的构建原则及优化策略，及基于PFSM的定制产品功构映射实现流程。第三章基于构建定制产品功构模型，通过对模糊c均值算法中随机初始化策略进行改进，研究了功构单元粒度划分方法，结合定制产品设计过程中需求映射及实例映射特点，根据公理化设计原理探讨了基于信息熵的聚类评价函数构造。结合项目实施给出该方法在电梯制造业中的典型应用实例。第四章针对现有定制产品功构映射实现方法的局限性，给出了定制产品功构模型求解知识表达；根据模型层次节点功构单元间结构特征，提出了基于半环赋权自动机的单约束线结构产品功构模型功能结构域映射实现方法；按照“析取-合取”策略，运用自动机析取、同效、去冗余性等方法将多约束树型产品功构模型析取为若干相对独立的线结构产品功构模型，按单约束线结构产品功构模型映射方法求解，将所有解运用“合取”方法，进而实现多约束树型产品功构模型的功构映射。通过上述方法在液压机本体及移动工作台的功能结构映射具体应用实例，表明了方法的可行性与先进性。第五章根据定制产品功构模型的树结构特征，提出了基于结构图的定制产品功能结构树相似性算法，其通过最大同构子图获取算法、同构子图相似性算法实现产品功能结构树相似性比较，在此基础上，对功能结构树节点采用BPNN&cBR的相似性获取，即通过BPNN获取节点需求权重，并针对节点特征值类型特点，给出不同类型特征输入与样本实例特征差分距离的计算公式，按照实例推理方法获取与用户需求匹配的节点实例。最后给出了YF32-3150 KN液压机本体功能结构树相似性计算案例，及基于实例的移动工作台特征权重获取的具体应用。第六章依托国家科研项目，结合企业具体应用，开发了定制产品功构映射平台，将产品功构模型的映射理论和方法应用于产品需求获取、产品模块粒度划分、产品设计任务信息管理、产品设计模块信息管理、产品设计流程管理以及产品基础数据管理等过程中，给出了系统平台的应用背景、实施策略、体系结构和功能模块。第七章总结了本文的主要研究内容和成果，并给出了今后的研究方向

关键词：定制产品大批量定制功构映射功构单元功构模型事物特性表需求信息元粒度划分模糊c均值算法公理化设计赋权自动机半环神经网络基于实例推理结构图

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面向结构复杂数据集的模糊聚类有效性指标

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电子测量与仪器学报 2018年第4期32卷 119-127页

作者：唐益明丰刚永任福继胡相慧张有成合肥工业大学情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室合肥工业大学计算机与信息学院

如何有效确定聚类数是聚类领域的历史性难题之一。面向聚类的一大标志性算法——模糊c均值算法,现在聚类评价性指标普遍对数据结构复杂和集群大小差异悬殊的数据集难以做出精准判断。针对该问题,提出了一种新的基于数据集几何结构和大... 详细信息

如何有效确定聚类数是聚类领域的历史性难题之一。面向聚类的一大标志性算法——模糊c均值算法,现在聚类评价性指标普遍对数据结构复杂和集群大小差异悬殊的数据集难以做出精准判断。针对该问题,提出了一种新的基于数据集几何结构和大小集群的模糊聚类的有效性指标VGSDc（面向几何结构和大小集群的指标）。以类内平方误差和、隶属度权值得到紧致性度量策略,以聚类中心距离最小值、各聚类中心到平均聚类中心的距离和衍生出分离性测算方法,由此合成得到新的有效性指标VGSDc。进一步凭借VGSDc的极值处对应的类别数可自动得到最佳聚类数。通过在6个数据集上与11种聚类有效性指标的实验对比分析,发现所提的VGSDc指标性能最优,不仅可以处理多种类型的数据集,而且充分考虑了数据集的结构特征和复杂性,能够适用于大型、聚类中心间距离差异悬殊的数据集。

关键词：有效性指标聚类分析模糊c均值算法紧致性分离性

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MRI图像的脑肿瘤分割方法研究

MRI图像的脑肿瘤分割方法研究

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作者：邓万凯华中科技大学

学位级别：博士

核磁共振成像(MRI)是医学影像中的一种重要成像技术,由于其高质量的图像显示效果,现在已经被广泛的应用到人体各种组织器官病变的诊断,其中较为主要的一个应用就是检测脑部病变组织。MRI脑肿瘤分割为临床诊断和治疗提供了很好的基础,但... 详细信息

核磁共振成像(MRI)是医学影像中的一种重要成像技术,由于其高质量的图像显示效果,现在已经被广泛的应用到人体各种组织器官病变的诊断,其中较为主要的一个应用就是检测脑部病变组织。MRI脑肿瘤分割为临床诊断和治疗提供了很好的基础,但如何分割MRI脑肿瘤不仅是临床诊断与治疗,也是MRI脑肿瘤图像研究的一个重点和难点。本文将改进现有MRI脑肿瘤图像分割算法,利用模糊c均值算法、区域增长算法、以及结合模糊相似度理论和区域结构识别技术的分割算法实现脑胶质瘤MRI图像的分割。首先,简略的介绍现有的MRI脑肿瘤图像分割算法的原理,以及这些算法应用在MRI脑肿瘤图像分割中的优缺点。介绍MRI成像原理、MRI成像的优点和缺点,为后续研究奠定基础理论知识。其次,针对极具代表性的模糊c均值算法,确定了FcM算法在脑MRI图像分割的应用中相关参数的选择问题,指出参数的优化选择对算法的性能和速度的影响,实现了较为精准的肿瘤分割。再次,针对区域生长对噪声敏感以及生长阈值选取困难的不足,本文提出了基于边缘平均梯度和类内平均方差的模型。在图像分割的预处理过程中,首先进行各向异性滤波,达到平滑滤波去除噪声影响的同时避免了边界的模糊,接着引入基于边沿平均梯度和类内平均方差的模型,以边沿平均梯度的倒数和类内平均方差的和作为目标函数,取目标函数的极小值为约束条件。在区域生长的过程中,逐渐增加生长阈值门限,通过目标函数来优化图像分割。我们选取得到目标函数极小值的生长门限值作为最终的分割结果。在实际的脑肿瘤MRI图像分割结果表明,该模型合理有效。最后,基于模糊相似度理论的MRI分割算法依赖于初始条件,而图像可以看作是一个网络结构,区域结构对于分析网络的系统结构很有利,同时基于结点相似性的区域结构检测技术不依赖于结点的初始假设,因此,提出基于模糊相似度理论和区域结构检测技术的MRI分割算法,该算法具有快速、鲁棒等特点。

关键词： MRI 模糊c均值算法区域增长模糊相似度区域结构

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基于KIcA的多时相遥感图像变化检测

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测绘科学技术学报 2014年第3期31卷 263-268页

作者：吴一全沈毅曹照清南京航空航天大学电子信息工程学院江苏南京210016 农业部农业信息技术重点实验室北京100081 江西省数字国土重点实验室江西抚州344000

针对PcA变化检测方法的精度较低和IcA方法的线性局限性问题,提出了基于核独立成分分析(KIcA)的多时相遥感图像变化检测方法。首先,将每一时相的图像转化为列向量,并把这些列向量组成矩阵;然后,通过核函数将矩阵映射到高维特征空间中,再... 详细信息

针对PcA变化检测方法的精度较低和IcA方法的线性局限性问题,提出了基于核独立成分分析(KIcA)的多时相遥感图像变化检测方法。首先,将每一时相的图像转化为列向量,并把这些列向量组成矩阵;然后,通过核函数将矩阵映射到高维特征空间中,再在该空间中利用IcA方法分离出相互独立的图像分量;接着通过FcM算法分割表征变化信息的图像分量,并采用区域生长算法获得完整的变化信息;最后,分别利用本文方法与差值法、PcA方法和IcA方法对多时相遥感图像进行变化检测,并对检测结果进行定性分析和定量比较。结果表明,该方法能更好地分离出多时相遥感图像的变化信息,具有更高检测精度。

关键词：多时相遥感图像变化检测主成分分析独立成分分析核独立成分分析模糊c均值算法

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